Chapter 04
AI 产品工程
把模型接入需求、权限、检索、工具、校验、监控和持续评测的生产链路。
本章核心判断
Demo 只需展示一次成功，产品必须为失败、成本、权限和恢复负责。
本章结构
- 01场景与指标
- 02Context Construction
- 03RAG 与 Function Calling
- 04安全校验、日志与回归评测
关联深度词条
工程Prompt（提示词）
交给模型的任务说明和输入，可以包含背景、材料、约束、示例与输出格式。
工程Context Engineering（上下文工程）系统性决定模型在每一步能看到哪些指令、资料、历史、工具、状态和权限，而不只优化一句提示词。
工程RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型回答前先从外部资料中找到相关片段，再基于这些片段组织答案并给出来源。
工程Function Calling（函数调用）模型按照预先定义的名称和参数格式提出调用请求，应用程序验证后执行真实函数。
产品Evaluation Set（评测集）一组能代表真实任务的输入、标准答案或评分规则，用来比较模型和发现回归。